[发明专利]基于充电曲线特征KPCA聚类的锂电池筛选方法

摘要

本发明公开了基于CCCV充电曲线特征KPCA聚类的锂电池筛选方法，根据CCCV充电曲线，通过KPCA法提取出少数几个能较全面表征锂离子电池综合性能的特征参数作为锂离子电池分类指标，进而以此为依据对锂离子电池进行分类，被分为同一类的电池具有较好的一致性。该方法可在保证筛选结果准确度的前提下，实现锂离子电池的快速一致性筛选。

主权项

1.一种锂电池筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)、在实验室条件下利用恒流恒压充电至满的方式，对待筛选的多个同型锂离子电池进行充电实验，获取各个锂离子电池的CCCV充电曲线；步骤(2)、根据得到的CCCV充电曲线，提取曲线上的特征参数；步骤(3)、对各个特征参数进行核主成分分析，得到表征CCCV充电曲线特征的综合特征量，利用所述综合特征量确定锂电池的分类标准；步骤(4)、依据所述分类标准对锂电池进行聚类；所述步骤(2)中，对每一个锂电池进行连续两次全充全放的充放电实验，并得到两条CCCV充电曲线；然后确定第一条CCCV曲线的拐点坐标g1＝(tg1,vg1)和第二条CCCV曲线的拐点坐标g2＝(tg2,vg2)，恒流充电时间(tc1,tc2)，恒压充电时间(tv1,tv2)；由此计算拐点出现时间变化率αg、恒流充电时间变化率αc和恒压充电时间变化率αv：将连续两次充放电循环过程中的拐点坐标(tg1,vg1)、(tg2,vg2)、恒流充电时间(tc1,tc2)、恒压充电时间(tv1,tv2)、拐点出现时间变化率αg、恒流充电时间变化率αc和恒压充电时间变化率αv作为特征参数。